有一张照片，想要把它旋转一下。旋转这个操作可以用一个矩阵来表示。如果我们可以找到一个特殊的坐标系，在这个坐标系下，这个旋转操作就变得非常简单，只需要沿着坐标轴进行缩放就可以了。这就是矩阵对角化。
对角化实际上是找到一组新的基，使得在这个新的基下，线性变换的作用变得非常简单，就是沿着坐标轴进行缩放。
想象一个旋转的陀螺，我们想描述它的运动。如果我们选择一个固定的坐标系，那么陀螺的运动看起来会很复杂。但是如果我们选择一个以陀螺的旋转轴为中心的坐标系，那么陀螺的运动就变得非常简单，它只是绕着轴旋转。对角化就类似于找到这样一个特殊的坐标系。
啊啊啊，这么好的性质怎么做到啊？你先看上面的文章，给出对角化的条件：
矩阵A的所有特征值必须是实数。
每个特征值的几何重数必须等于代数重数。
如果对于一个方阵A，存在一个可逆矩阵P，使得P^(-1)AP是一个对角矩阵Λ，那么我们称矩阵A可以对角化。
其中：
P：由A的特征向量组成的矩阵。
Λ：是一个对角矩阵，对角线上的元素就是A的特征值。
对角化的步骤：
求出矩阵A的特征值和特征向量。
将特征向量作为列向量组成矩阵P。
计算P的逆矩阵P^(-1)。
计算P^(-1)AP，得到对角矩阵Λ。
矩阵对角化就是把一个复杂的矩阵变换成一个对角矩阵的过程。
对角矩阵：就是一个对角线上有非零元素，其他位置都是零的矩阵。
还有一个遥控器和电视机的例子，想象一个遥控器：
遥控器上的按键：每个按键对应一个操作，比如调高音量、切换频道等。
电视：电视会根据你按下的按键做出相应的反应。
我们可以把遥控器看作一个矩阵，每个按键对应矩阵的一个列向量。而电视则是一个线性变换，它将遥控器的指令转化为电视的显示效果。
现在，我们想找一个最简单的遥控器。
理想的遥控器：每个按键只控制一个功能，而且这些功能之间互不影响。
矩阵对角化：就是找到这样一个最简单的遥控器。
